一、问题梳理：新能源全面进入市场的机遇与挑战
首先，我们有必要明确新能源全面参与电力市场交易时会遭遇何种机遇与挑战。就此，与 Deepseek 展开了交流。
对于此次发布的新能源上网电价政策包含哪些利好机遇，Deepseek 概括出三点：推动资源高效配置的市场化机制、完善的政策支持与保障机制、促进新能源与电网协同发展。
其一，新能源全面进入市场后，电价由市场决定，竞争机制可促使资源向高效、低成本项目倾斜，推动技术进步与成本优化。全国统一电力市场的加速构建将扩大交易规模，预计发电侧和用户侧 80% 的装机容量电量进入市场，这将极大提升新能源的消纳能力。
其二，可持续发展价格结算机制为新能源企业提供收益稳定性。当市场价低于机制电价时给予差价补贴，高于时扣除差价，从而降低价格波动风险。
其三，市场化交易促使电网灵活性提升，推动储能、需求响应等调节性资源发展，优化电力系统稳定性。新能源的波动性使电力系统更加注重多能互补，例如源网荷储将拥有更多市场空间。
相反，新版政策发布面临哪些挑战，Deepseek 归纳出五个方面：价格波动与收益风险加剧、系统调节与辅助服务成本增加、电网接入与技术要求提高、环境价值与市场机制匹配、政策衔接问题。
其中，价格波动与收益风险加剧。新能源出力不稳定，受天气影响大，尤其近年来极端天气频发，日内 / 季节性波动明显，致使供需失衡时电价大幅下跌甚至出现负电价。例如，2023 年山东现货市场曾出现长达 21 小时的负电价，与光伏大发时段高度重合，直接影响新能源收益。
并且，系统调节与辅助服务成本增加。新能源的随机性和间歇性加大了电网平衡难度，需依靠灵活性资源（如储能、火电调峰），相关辅助服务费用按照 “谁受益、谁承担” 原则由新能源企业分摊。新能源出力难以精确预测，实际发电量与合同约定偏差较大，需承担高额偏差考核费用。
针对上述问题，如何运用 AI 工具辅助解决问题，为电力交易提供高精度技术基础，也是当前急需解决的。
二、工具运用：算法驱动重塑电力市场运行逻辑
当前，已有 30 多家央国企成功发布大模型，如南方电网发布的 “驭电” 智能仿真大模型，既能精准描绘新型电力系统的安全边界，又能精细安排各类电源的发电计划。
传统电力交易严重依赖历史数据和人工经验，例如调度和交易预测。如今，借助数智化技术，如具有深度思考推理能力的 Deepseek 等工具，行业能够借助 AI 实现从 “经验驱动” 向 “算法驱动” 的跨越。
对此，询问 Deepseek 在新能源全面参与电力市场交易时能提供哪些支持，Deepseek 予以详细解答。
Deepseek 称，面对新能源全面参与电力市场交易，其可通过人工智能技术在多个方面提供支持，包括市场预测、风险管理、运营优化和政策适配等关键领域。
新能源出力不稳定，受天气影响大，特别是近年来极端天气频发，日内 / 季节性波动显著。结合历史交易数据、气象信息（如风速、光照强度）和供需变化，可通过 AI 利用蒙特卡洛模拟和对手行为分析模型，生成经过风险调整的最优报价曲线。
新能源全面进入市场，大量光伏风电将频繁参与电力市场交易，也可通过 AI 预测午间光伏发电高峰期的低价时段和晚高峰的高价时段，助力新能源配储模式制定分时充放电策略，实现度电收益最大化。
针对上述提问中新能源入市面临的 “新能源负荷预测” 这一重要问题，北极星售电网进一步询问 Deepseek。
Deepseek 总结出新能源负荷预测的优化应以 “数据－算法－机制” 三位一体为核心，短期通过高精度气象数据和模型降低预测误差，中期依靠市场机制激励预测技术创新，长期构建跨领域协同的预测生态系统，推动新能源从 “被动适应电网” 向 “主动引导市场” 转变。
最终目的是通过精准预测，将新能源的波动性转化为可调度资源，为电力市场的高效运行提供底层支撑。
此外，新能源上网电价市场化改革后，电价波动将显著增强，收益模式从政府定价的稳定性转向市场竞争的波动性。在风险管理与收益保障方面，也可通过 AI 实现差价结算机制动态适配。
针对《通知》中的新能源电价市场化改革引入的 “可持续发展价格结算机制”，AI 可实时分析市场价与机制电价的差异，自动计算补差或扣差金额，确保企业收益在政策保底范围内。
不仅如此，对于储能系统与虚拟电厂（VPP）智能调度、储能充放电策略优化、虚拟电厂资源聚合、绿证与碳交易
